core

Этот модуль предоставляет основной класс Solver, который загружает модель и находит решения для кубика Рубика с помощью алгоритма лучевого поиска.

Класс:

• Solver: Класс для управления конфигурацией кубика Рубика, моделью для решения и функцией поиска.

Solver

class Solver()

Класс решателя для управления средой, моделью и конфигурациями поиска.

Этот класс управляет средой кубика, моделью нейронной сети и алгоритмом лучевого поиска для нахождения решений.

Методы:

• load: Загружает модель решателя и оптимизирует ее для CPU или GPU.
• __call__ (или solve): Устанавливает состояние кубика и находит решения с помощью лучевого поиска.
• benchmark: Оценивает эффективность поиска решателя.
• evaluate_temporal_performance: (Устарело) Оценивает зависимость длины решения от времени.

load

def load(
    model_id: str = dict(cpu="small").get(device.type, "large"),
    prefer_gpu: bool = True,
    quantize_on_cpu: bool = True,
    jit_mode: bool = False,
    cache_dir: str = os.path.expanduser("~/.cache/alphacube")
)

Загружает модель решателя кубика Рубика и оптимизирует ее для CPU или GPU.

Аргументы:

• model_id str - Идентификатор варианта модели для загрузки ("small", "base" или "large").
• prefer_gpu bool - Предпочитать ли GPU, если он доступен.
• quantize_on_cpu bool - Квантовать ли модель для оптимизации на CPU.
• jit_mode bool - Включать ли режим JIT для потенциально более быстрого выполнения.
• cache_dir str - Директория для кэширования файлов модели.

Возвращает:

• None

__call__

def __call__(
    scramble,
    format="moves",
    allow_wide=True,
    beam_width: int = 1024,
    extra_depths: int = 0,
    ergonomic_bias: dict | None = None
)

Устанавливает состояние кубика и находит решения с помощью лучевого поиска.

Аргументы:

• scramble list или str - Последовательность ходов или стикерное представление начального состояния кубика.
• format str - Входной формат скрамбла: "moves" или "stickers".
• allow_wide bool - Разрешать ли широкие ходы в пространстве поиска.
• Примечание - Этот параметр часто контролируется автоматически через ergonomic_bias.
• beam_width int - Ширина луча для алгоритма поиска.
• extra_depths int - Количество дополнительных уровней глубины для поиска после нахождения решения.
• ergonomic_bias dict, optional - Словарь для смещения поиска в сторону определенных ходов на основе эргономических предпочтений.

Возвращает:

• dict | None: Словарь, содержащий решение(я) и метаданные поиска, или None, если решение не найдено.

benchmark

Сокращенный метод alphacube.solver.benchmark(...), функционально эквивалентный alphacube._evaluator.benchmark(alphacube.solver, ...). Метод evaluate_search_efficiency перенаправляется на этот метод для обратной совместимости.

evaluate_temporal_performance

Устарело. Сокращение для alphacube._evaluator.evaluate_temporal_performance